数字经济上升为国家战略,特别是生成式AI在2023年席卷全球,数字经济时代的金融业,面临前所未有的机遇。
在漫长的历史星河中,金融业一直站在数字化技术创新的前沿。作为数据密集型行业,自然率先体会到大模型带来的价值。
AI的奥本海默时刻到来,如何抓住科技变革的时代窗口,成为了各金融机构的必修课。
金融机构的数智化转型,数字金融实现的技术路径,平台经济的创新与数字金融的监管及治理皆在其中。
在2022年,北京商报发布了金融数字化报告。不旋踵,大模型横空出世,金融数智化迅速从远景变为近景。从数字化到数智化,一字之差,一字之跃。
从经济角度计量,整个金融业的数字化进程并非匀速;从技术角度讲,催化剂的出现会加速行业从数字化驶向数智化,成为行业由近及远、由表及里的转型跳板。
相比于元宇宙、区块链等技术,大模型是多年来对金融业影响最为直观的催化剂,其最大的优势就在于增强学习的过程。
在金融场景下,这种优势所带来的创造性,超越了过往数字化的机械性,深入到垂直领域,意味着一场生产模式和运作效率的变革。
金融大模型之所以被称为“塔尖技术”,其实际价值不仅在于技术和合规,更在于海量的数据积累和强大的领域经验推演。
银行最在意的客户服务和风险监控的场景,券商最看重的智能决策场景,恰好是辨别式AI与生成式AI各自擅长的领域。
过去大半年时间,互联网大厂悉数入局,银行、券商等金融机构也纷纷下场。
大风起于青萍之末,巨浪成于微澜之间。
随着各地针对人工智能产业布局的不断提速,以大模型为代表的人工智能应用此起彼伏,并逐渐成为角逐产业新赛道的关键要素。
金融数智化的核心,一方面激发数据要素的创新价值,同时在使用数据的过程中确保数据安全与保护市场主体隐私。
金融业数字化曾经历过对数据的跑马圈地,随着金融大模型深入应用,数智化则意味着“采数”“存数”之后如何安全“保数”、智能“用数”,由此衍生的数字鸿沟、隐私边界、技术排斥、算法歧视等科技治理伦理引发监管部门关注。
为适应金融数智化转型发展趋势,政策必须与时俱进。金融机构也需要与监管部门及时沟通、信息畅达,共同推动相关机制建设,重在解决金融科技发展不平衡不充分,促进金融与科技在安全合规的前提下深度融合。
未来,从消费互联网到物联网、供应链和产业互联网,数字金融将有更多突破方向。数字化和智能化注入金融服务的全流程,数据思维贯穿业务运营的全链条,将推动我国金融科技实现整体水平与核心竞争力跨越式提升。
金融业紧紧凝视AI的时代,能看到什么?
凡是应该数字化的,都将被数字化。凡是应该智能化的,都将被智能化。从数字化到数智化,构建数据为中心的现代金融服务体系,是数字经济对金融业的时代要求。